Prompt engineering training of LLM/RAG-ontwikkelingstraining?

Kort antwoord

Als uw medewerkers kant-en-klare AI-tools efficiënter willen inzetten in hun dagelijkse werk, is prompt engineering training geschikt; als uw team een AI-toepassing gaat ontwikkelen die met de eigen data van de organisatie werkt, is LLM/RAG-ontwikkelingstraining passend. De eerste vereist geen programmeerkennis en is geschikt voor een breed publiek; de tweede is gericht op software- of dataprofessionals en vereist programmeerkennis.

Basisbegrippen

Prompt engineering (promptontwerp): Het bewust structureren van instructies, context, voorbeelden en outputformaat om consistente en nauwkeurige resultaten van het model te krijgen.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Een architectuur waarbij het model, voordat het een antwoord genereert, relevante fragmenten uit de documenten van de organisatie ophaalt en als context gebruikt.

Vectordatabase: Een database die teksten opslaat als numerieke vectoren (embeddings) die hun betekenis vertegenwoordigen, en die de qua betekenis dichtstbijzijnde fragmenten opzoekt.

Wat is het verschil tussen prompt engineering en LLM/RAG-ontwikkelingstraining?

Prompt engineering training leert u een bestaande tool beter te gebruiken, terwijl LLM/RAG-ontwikkelingstraining leert hoe u een nieuwe, organisatiespecifieke AI-toepassing bouwt.

De AI-catalogus van Academy Club dekt beide kanten: aan de ene kant Prompt Engineering & OpenAI en Generatieve AI-tools, aan de andere kant LLM Orchestration & LangChain en Advanced RAG & Enterprise LLM-toepassingen.

In welk geval volstaat prompt engineering training?

Als de behoefte bestaat uit het efficiënter gebruiken van bestaande tools en er geen koppeling met organisatiedata nodig is, volstaat prompt engineering training.

• Tekstgerichte taken: Teams die rapporten, e-mails, presentaties en samenvattingen opstellen.

• Er is al een bedrijfsassistent: Als de organisatie al een goedgekeurde assistent aanbiedt, moeten medewerkers deze correct kunnen inzetten.

In welk geval is LLM/RAG-ontwikkelingstraining nodig?

LLM/RAG-ontwikkelingstraining is nodig wanneer AI gekoppeld moet worden aan de eigen kennisbronnen van de organisatie of ingebed moet worden in een bedrijfsproces.

• Interne kennisassistent: Een systeem dat antwoorden geeft op basis van beleidsdocumenten, procedures of productdocumentatie.

• Procesautomatisering: Toepassingen die verzoeken classificeren of gegevens uit documenten extraheren.

• Agentsystemen: Toepassingen die meerdere stappen plannen en koppelen aan organisatiesystemen; voor dit niveau is geavanceerdere content nodig, zoals Agentic AI & MCP.

Moeten technische teams beide trainingen samen volgen?

Ja; promptontwerp op ontwikkelaarsniveau maakt deel uit van LLM/RAG-ontwikkeling. Het schrijven van systeeminstructies, het aanvragen van gestructureerde output (bijv. JSON) en het evalueren van promptwijzigingen met een testset zijn andere vaardigheden dan het schrijven van prompts als eindgebruiker. De training die Academy Club bijvoorbeeld voor Softtech-engineers heeft verzorgd, omvatte het draaien van grote taalmodellen via API's en command line-tools en de integratie ervan in CI/CD-processen (nieuwsbericht).

Hoe bepaalt u welke training u moet kiezen?

De beslissing wordt genomen op basis van het verwachte resultaat en de technische infrastructuur van het team.

1. Definieer het gewenste resultaat. Is het doel dat mensen efficiënter werken, of gaat het om een nieuwe toepassing?

2. Bepaal de databehoefte. Is koppeling met de documenten of systemen van de organisatie nodig?

3. Controleer de voorwaarden. Zijn er teamleden met Python- en API-ervaring?

4. Begin met één scenario. Bouw de ontwikkelingstraining op rond een concreet gebruiksscenario.

Observaties uit de praktijk: waar lopen organisaties tegenaan bij deze keuze?

Organisaties lopen het vaakst vast doordat ze proberen een RAG-behoefte alleen met prompt engineering training op te lossen. Onderstaande observaties zijn gebaseerd op terugkerende situaties die Academy Club tegenkomt bij zakelijke technische trainingen.

De wens voor een "assistent die met onze eigen data werkt" wordt niet opgelost met promptschrijven. Een goede prompt zorgt er niet voor dat het model informatie vindt waartoe het geen toegang heeft. Dit is een ontwikkelproject en vereist training van het technische team.

Deelname aan ontwikkelingstraining zonder voorwaarden verlaagt de effectiviteit. Deelnemers zonder Python- en API-ervaring besteden de eerste dag aan installatie en syntaxis. Een korte niveaucontrole vooraf zorgt voor de juiste groepssamenstelling.

[EDITOR: Aan deze sectie moet een opmerking van 1-2 zinnen van de Academy Club-trainer worden toegevoegd over de meest voorkomende technische fout bij RAG-projecten.]

Afsluiting

Prompt engineering training zorgt voor efficiënter werken met bestaande tools, terwijl LLM/RAG-ontwikkelingstraining het mogelijk maakt nieuwe toepassingen te bouwen die met organisatiedata werken. Als u een organisatiespecifiek programma voor uw team wilt plannen, kunt u de trainingscatalogus van Academy Club bekijken en een aanvraag indienen voor de trainingen waarin u geïnteresseerd bent.